Cours d'informatique CPP 2A, Semestre 1, Grenoble
Actualité
- Précisions sur l'examen :
- L'examen dure 2h. Il s'agit d'un examen papier (pas de partie sur machine).
- Documents et calculatrices sont interdits.
- L'examen portera sur l'ensemble du semestre : bases de données (algèbre et SQL), algorithmique en Python. Certaines questions sont inspirées du TP noté.
Enseignants
- Amphi 1 : Sylvain Bouveret et Olivier Alphand
- Groupe A : Frédéric Devernay
- Groupe B : Matthieu Moy
- Amphi 2 : Frédéric Devernay
- Groupe C : Sylvain Bouveret et Olivier Alphand
- Groupe D : Sylvain Boulmé
Salles
Les salles sont toutes indiquées dans ADE. Attention, les salles machines sont celles de l'Ensimag.
Documentations
- Livre : Informatique pour tous en classes préparatoires aux grandes écoles (le même qu'en 1A).
- En ligne : « Apprenez à programmer en Python » sur OpenClassRoom (anciennement « site du zéro »).
Barème des TP et examen
La note finale sera calculée avec les coefficients :
1/4 pour le TPL 3/4 pour l'examen
Supports de cours
CM1 : Introduction aux systèmes de gestions de bases de données (SGBD)
Lancement du TP noté en libre-service (à faire par équipes de deux étudiants) :
- Énoncé du TP : TPL/TPL-musicbrainz.pdf
- Code fourni (comme d'habitude, extraire le fichier zip avant de commencer à travailler) : TPL/musicBrainz.zip
- Le TPL est à rendre avant le lundi 19 octobre, 20h.
- Il vous est fortement conseillé de faire la partie 2 du TPL avant le TP2, afin de vous remettre en mémoire python et son utilisation.
Pour la prochaine fois :
Lire le chapitre 10 (algèbre relationnelle) du livre « Informatique pour tous en classes préparatoires aux grandes écoles ». Les sections 10.3 et 10.4 ne sont pas indispensables pour le moment.
CM2 : Modèle relationnel & Algèbre
TD1 : Algèbre
CM3 : De l'algèbre relationnelle au langage SQL
- Base de données SQLite utilisée dans les exemples du cours : Cours/BD/cours.db (à utiliser avec SQL Runner, cf. ci-dessous).
Pour la prochaine fois (avant le TP2) :
Faire la partie 2 du TPL.
Lire la section 10.4 (algèbre relationnelle) du livre « Informatique pour tous en classes préparatoires aux grandes écoles ».
Lire le chapitre 11 (Base de données relationnelle, page 275) du livre « Informatique pour tous en classes préparatoires aux grandes écoles ». Le livre utilise MySQL et nous utilisons SQLite3, mais les deux utilisent le langage SQL donc les explications du livre s'appliquent aussi pour nous. Section 11.2.3, le livre utilise un opérateur d'agrégation en algèbre relationnelle. Nous n'utiliserons l'agrégation qu'en langage SQL (11.3.3). La division cartésienne est présentée dans le livre mais hors-programme pour nous.
TP2 : Le langage SQL
- SQL runner, la petite interface graphique pour utiliser SQLite simplement : Ressources-BD/sql_runner/sql_runner.zip
- La base de données (SQLite3) utilisée pour ce TP : TPL/musicBrainz/musicbrainz-FR.db
- Énoncé du TP de lancement (pas de version papier, à consulter en ligne) : TP/TP2/tp2-sql.pdf
- Pour la suite : refaire les requetes du TP1, en SQL.
TP3, TP4 : Le langage SQL (suite)
- Suite du TP2 (SQL)
CM4 : Révisions de Python, introduction à NumPy
- code utilisé en cours Cours/Algo/cm4.py.
TD5 : Révisions de Python, introduction à NumPy
- Énoncé : TP/TP5/tp5-numerique.pdf.
- Squelette de code : TP/TP5/matrices/addition.py.
- Corrigé de la première partie : TP/TP5/solutions/matrices/addition.py.
CM5 : Algorithme du Pivot de Gauss avec NumPy
- Pivot partiel en NumPy : Cours/Algo/gauss.py.
TD6 : Utilisation de Numpy, tracés de courbes avec Matplotlib
- Énoncé : TP/TP6/tp6-numerique.pdf.
- Point de départ du pivot de Gauss : TP/TP6/naive_gauss.py.
CM6 : Algorithmes de tri et complexité
- Algorithmes de tri présentés : Cours/Algo/sort.py et Cours/Algo/mergesort.py
- Illustrations des algorithmes de tris en ligne : http://www.sorting-algorithms.com/ (pour s'amuser un peu, des versions avec du son ici et là)
TP7 : Complexité et structures de données
- Énoncé du TD et éléments de corrections : TP/TP7/tp7-complexite-corrige.pdf
- Implémentation d'une structure d'ensemble avec des listes non-nécessairement triées : TP/TP7/ensemble.py